Aqui vamos orientá-lo sobre como resolver não foi possível carregar a biblioteca dinâmica ‘cudart64_8.dll’. Mas antes de mergulhar nas soluções vamos discutir sobre a biblioteca dinâmica e suas funções.
Uma biblioteca dinâmica é um conceito de programação no qual as bibliotecas compartilhadas com funcionalidades especiais são lançadas apenas durante a execução do programa, o que minimiza o tamanho geral do programa e facilita o melhor desempenho do aplicativo para reduzir o consumo de memória. Na maioria dos programas de software, a distribuição de funcionalidades específicas em módulos distintos permite o carregamento conforme necessário.
Tenha em mente que uma biblioteca dinâmica nunca faz parte de um arquivo executável ou aplicativo. Durante o tempo de execução, um link é estabelecido entre uma biblioteca dinâmica e o arquivo executável ou aplicativo. Uma biblioteca dinâmica é carregada no espaço de endereço durante o tempo de execução ou inicialização. Quando carregada em tempo de execução, uma biblioteca dinâmica é conhecida como “biblioteca carregada dinamicamente” ou “biblioteca vinculada dinamicamente” E quando é carregada na inicialização, uma biblioteca dinâmica é conhecida como “biblioteca dependente dinâmica”
Agora, voltando ao erro que não foi possível carregar a biblioteca dinâmica ‘cudart64_8.dll’, conforme os relatórios, o erro é causado devido à ausência de um arquivo reproduzível do Microsoft Visual Studio C++ no arquivo CUDA. Além disso, não há instalação adicional de CUDA e Cudnn com PyTorch em um ambiente conda porque o conda instala CUDA e Cudnn no ambiente conda após digitar: conda install pytorch
Soluções recomendadas para não foi possível carregar a biblioteca dinâmica ‘cudart64_8.dll’
Para resolver não foi possível carregar a biblioteca dinâmica ‘cudnn64_8.dll; dlerror: cudnn64_8.dll não encontrado erro o PyTorch no ambiente conda, não há adição de instalação CUDA e Cudnn, apenas porque após digitar conda install pytorch, Conda instala CUDA e Cudnn no ambiente Conda.
Este erro de arquivo não encontrado ocorre devido à ausência de arquivo reproduzível do Microsoft Visual Studio C++ na pasta CUDA.
Com o PyTorch no ambiente conda, não há instalação adicional de CUDA e Cudnn, porque após digitar conda install pytorch, Conda instala CUDA e Cudnn no ambiente Conda.
Veredito
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